摘要：现如今，数据增长速度快于处理速度，唯一的解决方案是在大型集群上并行化，而且这种技术以及广泛应用于企业和网络行业。本章主要内容有讲解数据流与传统的网络编程的区别的局限性等。
现如今，数据增长速度快于处理速度，唯一的解决方案是在大型集群上并行化，而且这种技术以及广泛应用于企业和网络行业。本章主要内容有：讲解数据流与传统的网络编程的区别、MapReduce的局限性、Spark computing engine、Matrix operations on Spark等。
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摘要：对于机器学习而言，稀疏矩阵应用非常广，比如在数据特征表示自然语言处理等领域。稀疏存在的问题稀疏矩阵会导致空间和时间复杂度方面的问题。通过调用函数，可以使用表示将存储在数组中的稠密矩阵转换为稀疏矩阵。 对于一个矩阵而言，若数值为零的元素远远多于非零元素的个数，且非零元素分布没有规律时，这样的矩阵被称作稀疏矩阵；与之相反，若非零元素数目占据绝大多数时，这样的矩阵被称作稠密矩阵。 稀疏矩阵在...
摘要：对于机器学习而言，稀疏矩阵应用非常广，比如在数据特征表示自然语言处理等领域。稀疏存在的问题稀疏矩阵会导致空间和时间复杂度方面的问题。通过调用函数，可以使用表示将存储在数组中的稠密矩阵转换为稀疏矩阵。 对于一个矩阵而言，若数值为零的元素远远多于非零元素的个数，且非零元素分布没有规律时，这样的矩阵被称作稀疏矩阵；与之相反，若非零元素数目占据绝大多数时，这样的矩阵被称作稠密矩阵。 稀疏矩阵在...
摘要：协同过滤提出了一种支持不完整评分矩阵的矩阵分解方法不用对评分矩阵进行估值填充。使用的是交叉最小二乘法来最优化损失函数。 构建基于Spark的推荐引擎（Python） 推荐引擎背后的想法是预测人们可能喜好的物品并通过探寻物品之间的联系来辅助这个过程 在学习Spark机器学习这本书时，书上用scala完成，自己不熟悉遂用pyshark完成，更深入的理解了spark对协同过滤的实现 在这里我...
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